Relationship between digestive diseases and COVID-19 severity and mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digestive diseases have been often reported in COVID-19 patients, but whether COVID-19 patients with existing digestive comorbidities are at an increased risk of serious disease and death remains unclear. This study aims to evaluate the association between digestive diseases and COVID-19 severity and mortality. METHODS: PubMed, Embase.com, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang, and SinoMed will be searched to identify relevant studies up to October 1, 2020. We will use the Newcastle-Ottawa quality assessment scale to assess the quality of included studies. We will use Stata to perform pairwise meta-analyses using the random-effects model with the inverse variance method to estimate the association between digestive diseases and the mortality and severity of COVID-19. Subgroup analyses and sensitivity analyses will be conducted to investigate the sources of heterogeneity. We will create a "Summary of findings' table presenting our primary and secondary outcomes using the GRADEpro Guideline Development Tool software. RESULTS: The results of this study will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: This study will comprehensively evaluate the association between digestive diseases and the severity and mortality of patients with COVID-19. The results of this study will provide high-quality evidence to support clinical practice and guidelines development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».